• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문은 효율적인 음악 데이터의 분류를 위한 방법으로 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용한 분류기 모델을 제안한다. 분산 커널 기반의 퍼지 c-평균은 주어진 오디오 데이터에서 추출된 특징벡터의 평균과 공분산 정보를 동시에 이용하여 기존의 평균값만을 사용하는 방식에 비해 성능을 월등히 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 사용된 방식은 확률적 분포로 주어지는 데이터 사이의 거리를 분산거리척도로 측정하고, 복잡한 분류 경계를 단순화 시키는데 효율적인 커널 개념을 사용함으로서 분류의 정확도를 극대화 시킬 수 있는 장점이 있다. 제안하는 분류기의 성능을 평가하기 위하여 고전음악, 컨트리음악, 힙합, 재즈의 4개의 장르 음악데이터를 총 1200개 수집하여 실험을 진행하였다. 실험의 결과 제안된 분산커널 기반의 퍼지 c-평균을 이용하는 분류기는 기존의 방식과 비교하여 분류정확도에서 평균적으로 17.73%-21.84%의 성능향상을 보여준다.

• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제13권9호
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• pp.4587-4592
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• 2012

Purpose: This study used receiver operating characteristic curve to analyze Surveillance, Epidemiology and End Results (SEER) neuroblastoma (NB) and other peripheral nerve cell tumors (PNCT) outcome data. This study found under usage of radiotherapy in these patients. Materials and methods: This study analyzed socio-economic, staging and treatment factors available in the SEER database for NB and other PNCT. For the risk modeling, each factor was fitted by a generalized linear model to predict the outcome (soft tissue specific death, yes/no). The area under the receiver operating characteristic curve (ROC) was computed. Similar strata were combined to construct the most parsimonious models. A random sampling algorithm was used to estimate the modeling errors. Risk of neuroendocrine (other endocrine including thymus as coded in SEER) death was computed for the predictors. Results: There were 5261 patients diagnosed from 1973 to 2009 were included in this study. The mean follow up time (S.D.) was 83.8 (97.6) months. The mean (SD) age was 18 (25) years. About 30.45% of patients were un-staged. The SEER staging has high ROC (SD) area of 0.58 (0.01) among the factors tested. We simplified the 4-layered risk levels (local, regional, distant, un-staged/others) to a simpler 3-tiered model with comparable ROC area of 0.59 (0.01). Less than 50% of PNCT patients received radiotherapy (RT) including the ones with localized disease. This avoidance of RT use occurred in adults and children. Conclusion: The high under-staging rate may have precented patients from selecting definitive radiotherapy (RT) after surgery. Using RT for, especially, adult PNCT patients is a potential way to improve outcome.

• 감성과학
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• 제20권2호
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• pp.161-170
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• 2017

감정은 학습능력, 행동, 판단력 등 삶의 많은 부분에 영향을 끼치므로 인간의 본질을 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 감정은 개인이 느끼는 강도가 다르며, 시각 영상 자극을 통해 감정을 유도하는 경우 감정이 지속적으로 유지되지 않는다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 총 4가지 감정자극(행복, 슬픔, 공포, 보통) 시 생체신호(뇌전도, 맥파, 피부전도도, 피부 온도)를 획득하고, 이로부터 특징을 추출하여 분류기의 입력으로 사용하였다. 감정 패턴을 확률적으로 해석하여 다른 공간으로 매핑시켜주는 역할을 하는 Restricted Boltzmann Machine (RBM)과 Multilayer Neural Network (MNN)의 은닉층 노드를 이용하여 비선형적인 성질의 감정을 구별하는 Deep Belief Network (DBN) 감정 패턴 분류기를 설계하였다. 그 결과, DBN의 정확도(약 94%)는 오류 역전파 알고리즘의 정확도(약 40%)보다 높은 정확도를 가지며 감정 패턴 분류기로서 우수성을 가짐을 확인하였다. 이는 향후 인지과학 및 HCI 분야 등에서 활용 가능할 것으로 사료된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.25-30
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• 2016

본 논문에서는 최근 증가하고 있는 소지품의 분실 방지를 위한 소형 장치의 개발 결과를 제시하고 있다. 제안된 분실 방지 장치 개발을 위해 블루투스4.1 기반의 Slave와 Master로 구성되는 송수신회로로 구성된다. 그리고 저 전력 특성을 구현하기 위해 알고리즘 개발이 병행 되었다. 송수신회로는 블루투스4.1 기능을 지원하는 BoT CLE110 모듈을 사용하였으며, 장치의 제어를 위해 ATmega 328P-AU가 사용되었고 선형 레귤레이터로 LP3874EMP가 사용되었다. 설계된 제품의 소모 전력은 동작 상태에서 35mAh, MCU만 동작 할 경우 10mAh이다. 알람동작거리는 $10m{\pm}30%$, 실효복사전력은 10mW이하, 주파수대역은 블루투스 대역에서 26MHz 이하를 유지하도록 설계되었다. 그리고 Slave와 Master부의 배터리 수명을 연장하기 위한 알고리즘이 개발되었으며, 제품의 크기는 Master($45{\times}45{\times}15mm$), Slave($35{\times}35{\times}10mm$)로 사용자의 편의성을 확보하였다. 본 제품을 최적화 과정을 거쳐 손목시계형 분실 방지 장치로 상용화가 가능할 것으로 기대 된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.355-360
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• 2015

본 논문에서는 필기체 숫자를 인식하기 위해 주성분 분석법(PCA) 기반 방사형 기저함수 신경회로망(pRBFNNs) 패턴 분류기를 설계한다. 제안된 패턴 분류기는 PCA를 이용한 데이터 전처리 단계와 pRBFNNs를 이용한 분류 단계로 구성된다. 전처리 단계에서는 PCA를 사용하여 주어진 데이터의 정보손실을 최소화한 특징데이터를 생성하고, 이를 분류 단계인 pRBFNNs의 입력으로 사용한다. 제안된 분류기의 조건부에서는 Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 알고리즘으로 구성하였고, 연결가중치는 1차 선형식을 사용하였다. 결론부에서는 최소자승법(LSE)을 사용하여 다항식 계수를 구하였다. 제안된 분류기의 성능평가를 위해 대표적인 필기체 숫자데이터인 MNIST 데이터를 사용하였으며, 제안된 분류기의 결과를 기존 다른 분류기들과 비교한다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권2호
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• pp.533-541
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• 2017

This paper presents a novel Parameter-Independent Fictive-Axis (PIFA) approach for the Voltage-Oriented Control (VOC) algorithm used in grid-tied single-phase inverters. VOC is based on the transformation of the single-phase grid current into the synchronous reference frame. As a result, an orthogonal current signal is needed. Traditionally, this signal has been obtained from fixed time delays, digital filters or a Hilbert transformation. Nevertheless, these solutions present stability and transient drawbacks. Recently, the Fictive Axis Emulation (FAE) VOC has emerged as an alternative for the generation of the quadrature current signal. FAE requires detailed information of the grid current filter along with its transfer function for signal creation. When the transfer function is not accurate, the direct and quadrature current components present steady-state oscillations as the fictive two-phase system becomes unbalanced. Moreover, the digital implementation of the transfer function imposes an additional computing burden on the VOC. The PIFA VOC presented in this paper, takes advantage of the reference current to create the required orthogonal current, which effectively eliminates the need for the filter transfer function. Moreover, the fictive signal amplitude and phase do not change with a frequency drift, which results in an increased reliability. This yields a fast, linear and stable system that can be installed without fine tuning. To demonstrate the good performance of the PIFA VOC, simulation and experimental results are presented.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.135-135
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• 2017

Greenhouse have been developed to provide the plants with good environmental conditions for cultivation crop, two major factors of which are the inside air temperature and humidity. The inside temperature are influenced by the heating systems, ventilators and for systems among others, which in turn are geverned by some type of controller. Likewise, humidity environment is the result of complex mass exchanges between the inside air and the several elements of the greenhouse and the outside boundaries. Most of the existing models are based on the energy balance method and heat balance equation for modelling the heat and mass fluxes and generating dynamic elements. However, greenhouse are classified as complex system, and need to make a sophisticated modeling. Furthermore, there is a difficulty in using classical control methods for complex process system due to the process are non linear and multi-output(MIMO) systems. In order to predict the time evolution of conditions in certain greenhouse as a function, we present here to use of recurrent neural networks(RNN) which has been used to implement the direct dynamics of the inside temperature and inside humidity of greenhouse. For the training, we used algorithm of a backpropagation Through Time (BPTT). Because the environmental parameters are shared by all time steps in the network, the gradient at each output depends not only on the calculations of the current time step, but also the previous time steps. The training data was emulated to 13 input variables during March 1 to 7, and the model was tested with database file of March 8. The RMSE of results of the temperature modeling was $0.976^{\circ}C$, and the RMSE of humidity simulation was 4.11%, which will be given to prove the performance of RNN in prediction of the greenhouse environment.

• 대한조선학회논문집
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• 제46권5호
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• pp.527-535
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• 2009

This paper describes the control system to suppress the load pendulation using tagline for the floating crane. Dynamic equation of motion of the floating crane and the load is derived using Newton's 2nd law and free body model. The floating crane and the load are assumed that they move in center plane. Each rigid body has 3 DOF (surge, heave, pitch), because it moves in two directions and rotates. Then, this system, which is composed of two rigid bodies, has 6 DOF. The gravitational force, the hydrostatic force, the hydrodynamic force and the tension of the wire rope are considered as external forces, which affect to the floating crane. To suppress the pendulation of the load, the tagline, which connects between the load and the float crane, is applied to the system. The tagline is composed of the spring and the wire rope. Proportional and Derivative control is used as a linear control algorithm. The results of the numerical analysis of the 3,600 ton floating crane show that the tagline system is effective to suppress the load pendulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.346-348
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• 2004

In this rarer, we introduce a new Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNNs)-like structure whose neuron is based on the Fuzzy Set-based Fuzzy Inference System (FS-FIS) and is different from that of FPNNs based on the Fuzzy relation-based Fuzzy Inference System (FR-FIS) and discuss the ability of the new FPNNs-like structurenamed Fuzzy Set-based Polynomial Neural Networks (FSPNN). The premise parts of their fuzzy rules are not identical, while the consequent parts of the both Networks (such as FPNN and FSPNN) are identical. This difference results from the angle of a viewpoint of partition of input space of system. In other word, from a point of view of FS-FIS, the input variables are mutually independent under input space of system, while from a viewpoint of FR-FIS they are related each other. In considering the structures of FPNN-like networks such as FPNN and FSPNN, they are almost similar. Therefore they have the same shortcomings as well as the same virtues on structural side. The proposed design procedure for networks' architecture involves the selection of appropriate nodes with specific local characteristics such as the number of input variables, the order of the polynomial that is constant, linear, quadratic, or modified quadratic functions being viewed as the consequent part of fuzzy rules, and a collection of the specific subset of input variables. On the parameter optimization phase, we adopt Information Granulation (IG) based on HCM clustering algorithm and a standard least square method-based learning. Through the consecutive process of such structural and parametric optimization, an optimized and flexible fuzzy neural network is generated in a dynamic fashion. To evaluate the performance of the genetically optimized FSPNN (gFSPNN), the model is experimented with using gas furnace process dataset.

• 전자공학회논문지D
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• 제36D권3호
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• pp.48-58
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• 1999

본 연구에서는 3차원 반도체 공정 시뮬레이션의 효율성과 성능을 향상시키기 위하여, 병렬 유한요소법 수치해석에 사용이 적합한 디라우니 병렬 메쉬 생성기 및 표면 전진 메쉬 생성기를 개발하였고, 이를 위하여 개선된 성능을 보이는 수정된 하부구조법 병렬 유한요소법 수치해석기를 개발하였다. 또한, 행렬 계산 알고리즘의 병렬화를 확산 및 산화 시뮬레이터에 적용하여, 직렬 계산 시 3시간이 소요되는 확산 시뮬레이션과 비평탄 구조를 지니는 R-LOCOS 등의 연산을 8개의 프로세서를 병렬로 사용하여 15분만에 계산하였다. 과다한 계산 시간을 요하는 몬테카를로 수치해석 방법의 효율성을 높이고자, 병렬 연산 알고리즘을 몬테카를로 연산에 적용하였다. 또한, 스퍼터링 증착장치 시스템의 타켓 입자 분포 특성을 병렬 연산 몬테카를로 방식으로 계산하였다. 3000개의 이온을 주입하였을 겨우 단일 프로세서에서 13,000초의 계산시간이 소요되었으나, 30개의 프로세서를 병렬로 사용하였을 때 520초의 시간을 소비하여,25 이상의 스피드업 특성을 얻었다. 또한, 몬테카를로 계산의 최적화 연구를 통해서 3차원 스퍼터링 증착장치에서 연쇄 충돌 계산 수행시의 최적이온의 개수는 30,000임을 확인하였다.